Armed bandit epsilon 贪心算法

资 源 简 介

Armed bandit epsilon 贪心算法

详 情 说 明

epsilon贪心算法是强化学习中一种简单但有效的动作选择策略，主要用于解决探索与利用之间的平衡问题。这个算法以ε的概率随机选择动作（探索），以1-ε的概率选择当前估计价值最高的动作（利用）。

在实现该算法时，我们需要维护每个动作的估计价值，通常通过记录动作被选择的次数和累计奖励来计算。算法的核心在于ε值的选择：较大的ε值鼓励更多探索，适合初期或环境变化较快的情况；较小的ε值偏向利用已知最优动作，适合稳定环境。

实际应用中，我们可以将epsilon贪心算法与其他强化学习方法结合，例如Q学习或深度Q网络，作为它们动作选择的基础策略。这种简单而灵活的策略使其成为许多强化学习系统的默认选择。